Otto ist eine der bekanntesten Handelsmarken des Landes und ein Schwergewicht im digitalen Geschäft. Suchmaschinenwerbung war für das Unternehmen, das sieben Milliarden Euro Jahresumsatz erzielt, essentiell im Performance-Marketing, aber bisher wie ein kleines Uhrwerk konzipiert: viele Zahnrädchen, häufig manuell auf Effizienz getrimmt. Doch mit der Zeit wurde das System immer unübersichtlicher – und der Markt zu schnell. Angesichts wachsenden Wettbewerbs und sich verändernder Nutzererwartungen stieß das Modell zunehmend an seine Grenzen und Otto stellte sich die Frage: Wie viel manuelle Steuerung ist eigentlich zu viel? Und wie kann Performance-Marketing effizienter gestaltet werden?
Wenn Komplexität zur Wachstumsbremse wird
Die Kampagnensteuerung von Otto war über die Jahre geprägt von einer Vielzahl von kleinteiligen Kampagnen und Keywords und es wurde immer schwieriger, die Strategie abzubilden und die Kampagnen zu managen. Diese Granularität erschwerte nicht nur die Übersichtlichkeit. Sie machte es auch zunehmend unmöglich, flexibel auf neue Suchtrends zu reagieren oder veränderte Nutzerbedürfnisse zeitnah zu adressieren. Das allerdings ist elementar wichtig, denn der klassische Marketing-Funnel, wie wir ihn seit Jahren kennen, bildet die heutige Realität nicht mehr vollständig ab. Stattdessen recherchieren, streamen, scrollen und shoppen Konsumentinnen und Konsumenten oft gleichzeitig und auf verschiedenen Plattformen. Um in diesem dynamischen Umfeld relevant zu bleiben, brauchte Otto ein Setup, das nicht nur reagiert, sondern vorausschauend agiert – kanalübergreifend, datengestützt und flexibel.
Wir brauchen quasi ein Performance-Marketing, das mitdenkt. Und Google AI ermöglicht das.
Auch beim Bidding gab es Optimierungspotenzial: Budgetbeschränkungen begrenzten das Wachstum einzelner Kampagnen. Zudem priorisierte ein starres ROAS-Modell kurzfristige Effizienz, ließ strategische Ziele wie Neukundengewinnung oder App-Nutzung aber außen vor.
Die Kampagnenmessung zeigte ebenfalls Schwächen: Conversion-Daten wurden über eine interne Attribution mit bis zu 48 Stunden Verzögerung und nicht immer in optimaler Datenqualität an Google übermittelt. Ohne direktes Google-Conversion-Tracking fehlten Echtzeitsignale, die zum Beispiel für die Steuerung durch Google AI entscheidend sind. Das beeinträchtigte die Leistungsfähigkeit des KI-gestützten Smart Bidders. Zudem konnten Metriken wie Engaged View Conversions nicht systematisch berücksichtigt werden – zum Nachteil von Kampagnen mit starkem YouTube-Anteil.
Otto entschloss sich daher zu einem grundlegenden Update seiner Performance-Marketing-Strategie und setzte dabei auf Google AI, vereinfachte Accountstrukturen und eine gezielte Verknüpfung von Web-und-App-Strategie. „Unser Ziel war nicht, einfach nur effizienter zu werden – sondern relevanter“, erklärt Jan-Philipp Wachsmuth, Bereichsleiter Online Marketing & Media bei Otto. „Gerade bei jüngeren Zielgruppen wie der Gen Z gelingt das nur, wenn unsere Systeme flexibel genug sind, um neue Signale sofort zu erkennen – und konsequent zu nutzen. Wir brauchen quasi ein Performance-Marketing, das mitdenkt. Und Google AI ermöglicht das.“
Weg von kleinteiligen Kampagnen, hin zu einem intelligent steuerbaren Setup
Die umfassende strategische Neuausrichtung begann mit einem klaren Schnitt. Der Online-Händler verabschiedete sich von einer Steuerungslogik, die auf vielen kleinteiligen Kampagnen und engen Keyword-Formaten basierte, und schuf stattdessen ein vereinfachtes Setup, das leichter zu managen und intelligenter auszusteuern war.
Die Einführung von Broad Match markierte den Beginn. Statt Suchbegriffe manuell zu definieren, setzte Otto auf semantische Flexibilität: Google AI erkennt Muster und Bedeutungen eigenständig – und nutzt sie, um relevante Zielgruppen dynamisch zu erreichen. „Der ausschließliche Einsatz von Broad Match hat es uns ermöglicht, unsere Textanzeigen-Konten zu verschlanken – mit positiven Effekten auf Effizienz und Performance“, erklärt Anna Piniecka, Senior Online Marketing Manager bei Otto. „Das bestätigt unseren konsequent datengetriebenen, modernen Ansatz im Suchmaschinenmarketing.“
Parallel dazu wurden budgetäre Grenzen aufgehoben. Wo früher fixe Limits galten, steuert heute Smart Bidding mit tROAS-Zielen – angepasst an den individuellen Conversion-Wert. Diese Werte wiederum lassen sich differenzieren: Mit Conversion Rules weist Otto bestimmten Conversions – etwa App-Installationen oder Erstkäufen – einen höheren Wert zu. Das macht es möglich, unternehmensstrategische Ziele direkt in die Kampagnenlogik zu übersetzen. „Mit der Kombination aus Broad Match, Smart Bidding und Conversion Rules haben wir eine Sucharchitektur geschaffen, die unsere Business-Ziele messbar macht. Das System weiß heute besser denn je, worauf es bieten soll – und wann es sich lohnt“, so Wachsmuth.
Schnellere und bessere Signale nutzen
Auch auf technischer Ebene wurde umgebaut. Durch den Wechsel zum serverseitigen Google Tag Manager (sGTM) und die Einführung von Google Ads Conversion Tracking fließen nun alle relevanten Daten in Echtzeit ins System, und das ohne manuelle Uploads oder Verzögerungen. Das verbessert die Qualität der Signale und optimiert die Basis für eine effektive Gebotsoptimierung durch Google AI.
Während das Suchkampagnen-Setup verschlankt wurde, rückte bei Otto ein weiterer Erfolgsfaktor ins Blickfeld: die App. Schon vor einiger Zeit hatte das Unternehmen Web to App Connect implementiert, um mobil Suchende direkt in die installierte App zu führen. Die Frage lautete: Kann Otto mithilfe gezielter Investitionen in App Installs die Performance der Such- und Shopping-Kampagnen verbessern? Und zwar indem immer mehr Nutzerinnen und Nutzer über Web to App Connect auf die App verlinkt werden, wo diese dann mit besseren Leistungswerten konvertieren?
App first: Wie Mobile zur Wachstumsquelle wurde
Im Rahmen des „Full Value of Web & App Framework“ stellte Otto diese Annahme systematisch auf den Prüfstand. Gemeinsam mit Google wurde im Dezember 2024 ein GeoX-Inkrementalitätstest durchgeführt. In ausgewählten Regionen wurde das Budget für App Campaigns for Install (ACi) erhöht, in anderen blieb es konstant. Die Antwort fiel eindeutig aus: Die durch ACi gewonnenen Nutzerinnen und Nutzer interagierten intensiver über Deeplinks mit Shopping- und Suchanzeigen, konvertierten häufiger und kauften im Schnitt mehr. „Zu sehen, dass sich unsere Investitionen in den Ausbau der App-Nutzerschaft deutlich positiv auf den ROAS unserer Shopping- und Search-Kampagnen ausgewirkt haben, war ein echter Game-Changer“, sagt Marian Bucher, Senior Expert App Growth & Measurement bei Otto.
Das Unternehmen zog daraus eine klare Konsequenz: App-Installationen erhielten im System einen höheren Wert – hinterlegt über eine Conversion-Regel, die mit einem internen Umsatzäquivalent versehen wurde. Dieser sogenannte App-Bonus machte es möglich, das strategische Ziel „App-Wachstum“ direkt in die Google-Logik zu übersetzen. Google AI bietet nun dort stärker, wo App-Nutzerinnen und -Nutzer besonders wahrscheinlich sind. Was als isolierte Maßnahme begann, wurde so zum Katalysator für die Gesamtstrategie. Denn aus kanalgetrennter Steuerung wurde ein Performance-System, das Web und App gemeinsam denkt – und dabei das Beste aus beiden Welten nutzt.
Mehr Wirkung bei weniger Aufwand: die Ergebnisse im Überblick
Auch die anderen Transformationsstrategien zahlten sich für Otto aus: Im Rahmen eines 16-wöchigen Vergleichs stieg die Zahl der Conversions durch den Einsatz von Broad Match um sieben Prozent, während der ROAS auf Zielniveau blieb. Gleichzeitig konnte die Zahl der Keywords um die Hälfte reduziert werden – ein deutlicher Gewinn an Effizienz bei gleichbleibender Wirkung. Nach diesen erfolgreichen Tests wurde das neue Setup vollständig ausgerollt. Die Folge: 20 Prozent mehr Klicks bei 27 Prozent niedrigeren Klickkosten (CPC).
Die Einführung von Broad Match, Smart Bidding und Conversion Rules war für Otto kein Endpunkt – sondern der Beginn einer kontinuierlichen Weiterentwicklung. Als Nächstes steht die Implementierung von On-Device Measurement auf dem Plan, insbesondere für iOS, wo bisher viele Signale verloren gingen. Parallel dazu testet Otto neue Kampagnenformate wie Search Max und Performance Max auf Basis einer Tracking-Infrastruktur, die inzwischen robust, datenschutzfreundlich und in Echtzeit verfügbar ist.
Zusätzlich sollen die Conversion-Werte dynamisch angepasst werden: Ziel ist es, die Logik von Google Ads noch enger an die interne Bewertung von Kundinnen und Kunden anzugleichen. So sollen Budgets effektiver investiert und Kampagnenerfolge realitätsnah gemessen werden.
Fazit: klarer steuern, strategischer wachsen
Aus der bisherigen Transformation lassen sich drei zentrale Learnings ziehen:
- Google AI funktioniert dann am besten, wenn sie auf verlässliche, differenzierte Signale zugreifen kann.
- Strategische Ziele müssen im System sichtbar sein – über Regeln, Werte und Gewichtungen, die von der Plattform verstanden werden.
- Wer in Bewegung bleiben will, muss bereit sein, eingespielte Routinen zu überdenken – und Silostrukturen aktiv aufzubrechen.
Für Otto war dieser Schritt kein Risiko, sondern eine bewusste Entscheidung für eine klarere Steuerung, höhere Wirkung und mehr strategischen Spielraum. Jan-Philipp Wachsmuth zieht eine positive Bilanz: „Wir haben unser Performance-Marketing radikal vereinfacht – nicht, um weniger zu tun, sondern um das Richtige besser zu tun. Durch den gezielten Einsatz von Google AI sind wir heute deutlich näher an unseren strategischen Zielen – und zugleich viel agiler in einem sich schnell verändernden Markt. Für uns war das kein Experiment, sondern ein notwendiger Schritt, um nachhaltig zu wachsen.“
